Techniques d’enquête
Ajustement de pondération hiérarchique bayésienne et inférence d’enquête

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par Yajuan Si, Rob Trangucci, Jonah Sol Gabry et Andrew GelmanNote 1

  • Date de diffusion : Le 15 décembre 2020
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Résumé

Nous combinons pondération et prédiction bayésienne dans une approche unifiée pour l’inférence d’enquête. Les principes généraux de l’analyse bayésienne impliquent que les modèles pour les résultats d’enquête devraient être conditionnés par toutes les variables influant sur les probabilités d’inclusion. Nous intégrons toutes les variables servant à l’ajustement de pondération dans un cadre de régression multiniveau et de poststratification pour obtenir un sous-produit générant des poids basés sur un modèle après lissage. Nous améliorons l’estimation sur petits domaines en traitant les divers problèmes complexes que posent les applications dans la vie réelle pour obtenir une inférence robuste à des niveaux plus fins pour les sous-domaines d’intérêt. Nous examinons les interactions profondes et introduisons des distributions a priori structurées pour le lissage et la stabilisation des estimations. Le calcul se fait par Stan et avec le paquet rstanarm du code source libre R, disponible pour utilisation publique. Nous évaluons les propriétés selon le plan de la procédure bayésienne. Nous recourons à des études en simulation pour illustrer comment la prédiction basée sur un modèle et l’inférence pondérée peuvent donner de meilleurs résultats que la pondération classique. Nous appliquons la méthode à la New York Longitudinal Study of Wellbeing (LSW). La nouvelle approche produit des poids lissés et rend plus efficace une inférence robuste de population finie, plus particulièrement pour des sous-ensembles de la population.

Mots-clés :        Pondération; prédiction; régression multiniveau et poststratification; distribution a priori structurée.

Table des matières

Citation de l'article

Si, Y., Trangucci, R., Gabry, J.S. et Gelman, A. (2020). Ajustement de pondération hiérarchique bayésienne et inférence d’enquête. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12-001-X au catalogue, vol. 46, n° 2. Article accessible à l'adresse https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2020002/article/00003-fra.htm.

Note

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ISSN : 1712-5685

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Publication autorisée par le ministre responsable de Statistique Canada.

© Sa Majesté la Reine du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2020

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N° 12-001-X au catalogue

Périodicité : semi-annuel

Ottawa

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Table des matières

Résumé - Page principale de l'article
Section 1. Introduction
Section 2. Motivation de l’application
Section 3. Méthode
Section 4. Études en simulation
Section 5. Application à l’étude longitudinale du bien-être
Section 6. Analyse
Remerciements
Annexes
Bibliographie

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Date de modification :